Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933 908

## Implementasi Metode SVM Dan Gradiant Boost Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah (Halmahera, Kalimantan, Toraja)
Lia Lumbaa* 1 , Evangs Mailoa 2 , Magdalena A. Ineke Pakereng 3 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jl. Diponegoro No.52-60, Salatiga, Kec. Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50711, Indonesia
, (0298)321212
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 672018255@student.uksw.edu, 2 evangs.mailoa@uksw.edu ,
3 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstrak
Di  Indonesia  terdiri  dari  banyak  suku,  adat  dan  budaya  yang  berbeda-beda,  khususnya bahasa.  Bahasa  selain  sebagai  alat  komunikasi,  penggunaan  bahasa  pastilah  juga  terdapat banyak  perbedaan  penggunaan  maupun  perbedaan  bahasa  dari  setiap  daerah.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  metode  untuk  mengklasifikasikan  bahasa  secara  otomatis  sesuai  dengan kategori bahasa yang telah di inputkan. Pada penelitian kali ini menggunakan metode Svm dan Gradient boost . dan untuk data bahasa sendiri peneliti menggunakan data yang di input manual dengan  mengambil  beberapa  kalimat  yang  mewakili  bahasa  daerah  yang  dipilih.  Pengujian sistem  dilakukan  dengan  menggunkan  data  sebanyak  195.314.  dan  hasil  dari  penelitian  kali dengan  menggunakan  metode  svm  didapatkan  hasil 99,64%    sedangkan  dengan  menggunakan metode Gradient Boost didapatkan hasil 65.18% sehingga dapat dikatakan bahwa metode SVM sebagai  metode terbaik.
Kata kunci: Bahasa, Metode SVM, Metode Gradient Boost

## Abstract
In indonesia comprising many tribes, different customs and culture, especially language. A  language  other  than  as  a  means  of  communication,  the  use  of  language  would  have  been there are also a lot of difference the use of and the the language of each region. Hence, should be a method to classify language automatically in accordance with two categories of language that has been in inputkan. The experimental work on this time uses the method svm and gradient boost.  And  for  his  own  language  data  researchers  used  the  data  input  in  manual  by  taking certain  words  representing  selected  in  dialect.  Testing  the  system  done  with  both  as  many  as 195.314  data.  And  of  the  worth  of  this  time  a  method  of  svm  research  to  be  stored  the  best method
Keywords: Langue a method of svm, a method of gradient boost
909 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa merupakan ciri khas dari manusia untuk membedakan manusia dengan mahkluk lainnya  dengan  itu  juga  bahasa  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  berkomunikasi  antar manusia dengan sesama manusia. Tak hanya digunakan sebagai alat komunikasi, terkadang juga digunakan  sebagai  simbol-simbol  tertentu[1].  Ada  berbagai  macam  bahasa  yang  ada  di  dunia, termasuk  di  indonesia  sendiri  yang  terdiri  dari  berbagai  macam  pulau,  suku  dan  bahasa,  dari sabang sampai merauke, dikarenakan banyak sekali bahasa daerah yang ada di indonesia, maka dari itu adapun tujuan dari penelitian kali ini adalah untuk mendeteksi bersal dari mana bahasa daerah  yang  di  inputkan,  dalam  hal  ini  juga  kami  hanya  mencoba  tiga  bahasa  daerah  yaitu diantaranya ada bahasa Kalimantan, Toraja, dan Halmaher.
Ada  dua  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  kali  ini,  yaitu Support Vector  Machine (SVM)  dan Gradient  boosting (GB),  yang  dimana  SVM  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  bersama  rekannya  Bernhard  Boser  dan  Isabelle Guyon.  SVM  merupakan  algoritma  yang  bekerja  menggunakan  pemetaan nonlinier untuk mengubah  data  pelatihan  asli  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Dalam  hal  ini  dimensi  baru,  akan mencari hyperplane untuk memisahkan secara linier dan dengan pemetaan nonlinier yang tepat ke  dimensi  lebih  tinggi,  data  dari  dua  kelas  selalu  dapat  dipisahkan  dengan  hyperplane tersebut[2].  Salah  satu  metode  dalam supervised  learning yang  biasanya  digunakan  untuk klasifikasi seperti Support  vector  Classication (SVC)  digunakan  untuk  mencari  hyperplane terbaik  dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas,  sedangkan Gradient  boosting adalah algoritma machine learning yang menggunakan ensamble dari decision tree untuk memprediksi nilai.

## 2. L ANDASAN T EORI
Dalam penulisan penelitian kali ini penulis akan mencoba untuk kaitkan denga beberapa kerya ilmiah terdahulu, agar didapatkan keterkaitan dengan hasil akrya ilmiah yang dibuat oleh penulis. Adapun karya ilmiah yang penulis maksud adalah sebagai berikut:
Dalam  penelitian  sebelumnya  mengatakan  bahwa Support  Vector  Machine dapat digunakan  untuk  klasifikasi  kualatisa  hasil  pengelasan  SMAW  dalam  industri,  yang  dimana untuk  proses  testing  menggunakan  75  dari  100  data  set  dan  hasil  akurasi  yang  didapat  adalah sebesar  98%[2].  Selanjutnya  dalam  menggunakan  metode gradient  boost untuk  klasifikasi penerimaan program bantuan sosial dan diperoleh hasil akurasi sebesar 93.15%, dalam kasus ini metode ini yang memperoleh hasil persentase yang tertinggi dibandingkan dengan perhitungan metode yang lain[3].Dengan menggunakan  metode gradient boost ini  diperoleh bahwa sistem dapat  melakukan  klasifikasi  dengan  baik  dimana  dari  21  sampel  terdapat  19  sampel  tepat pengklasifikasiannya. Nilai akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 90,48%.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Multilayer  Perceptron dan Gradient  Boosting ,  metode  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  data  ekspresi  gen  HCC terinfeksi Hepatitis B pada pasien dengan Jaringan Tumor[4].Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan maka diperoleh kesimpulan bahwa hasil akurasi dari Support Vector  Machine  Classifier memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi,  untuk  mengklasifikasikan  ulasan tekstual  berbahasa  Indonesia  pada Google  Play  Store ,  yakni  SVM classifier mendapatkan akurasi  sebesar  81,46%,  sehingga  metode  SVM  lebih  baik  untuk  dijadikan  metode  klasifikasi untuk proses analisis sentimen ulasan tekstual berbahasa Indonesia pada Google Play Store [5]. Dalam  penelitian  kali  ini  pada  kalsifikasi  curah  hujan  menggunkan  metode Support  Vector Machine dengan  tujuan  dapat  memprediksi  curah  hujan.  dalam  menggunkan  metode  SVM
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933 910
didapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  sebesar  79,45%,  dibandingkan  denga  metode  yang  lain, sehingga  pada  penelitian  kali  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SVM  dikatakan  sebagai metode yang baik digunakan dalam klasifikasi kali ini[6].
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  klasifikasi  penyakit  gigi  dan  mulut  dengan menggunakan metode support vector machine dapat disimpulkan bahwa Metode Support Vector Machine dapat diterapkan pada permasalahan klasifikasi penyakit gigi dan mulut dengan hasil terbaik dan memberikan hasil akurasi sebesar rata rata 94.442%[7].Metode klasifikasi yang baik digunakan  dalam  memprediksi  interaksi  farmakodinamik  adalah  metode  SVM  dengan  syarat harus dilakukan prepocessing data karena dengan dilakukan prepocessing data yaitu melakukan proses scaling ,  teknik resampling ,  interaksi  antar  peubah,  dan  dilakukan  diskritisasi  peubah pada  data  pasang  obat  maka  dapat  meningkatkan  kemampuan  suatu  metode  klasifikasi  dalam memprediksi interaksi farmakodinamik [8]. Berdasarkan hasil penelitian klasifikasi jenis pantun dengan SVM dengan fitur maksimum sebanyak 1000 fitur dan jumlah data yang ada 470 data pantun yang terdiri dari pantun anak, pantun muda, dan pantun orang tua (data latih 376 record, data  uji  94 record )  dapat  disimpulkan  SVM  dapat  dengan  baik  mengklasifikasi  jenis  pantun dengan  akurasi  sebesar  81,91%[9].  dan  juga  dalam  peningkatan    klasifikasi  kelulusan mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  SVM  menghasilkan  kinerja  terbaik  dibandingkan dengan  menggunkan  metode  lain.  dengan  demikian  metode  yang  diusulkan  dapat  digunakan untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa Bumigora[10]. Pada perbandingan performa model data mining  untuk  prediksi dropout mahasiswa,  menggunakan  metode gradient  boost didapatkan hasil  yang  kecil,  dikarenakan  dari  beberapa  metode  ynag  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini masih  lebih  mampu  menghasilkan  hasil  yang  lumayan  tinggi  dibandingkan  dengan gradient boost [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Adapun langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mengidentifikasi Masalah
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah,  dari  yag  telah  dimakasud dalam  pendahuluan  diatas  penulis  mengindentiikasi  bebrapa  malasah  diantaranya  yaitu bagimana  metode  kedua  metod  ini  dapat  berkerja,  kemudian  bagaimana  hasil  yang  akan didapatkan dengan menggunakan kedua metode tersebut.
Identifikasi Masalah Pengumpulan data Processing Pengolahan Data
911 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933

## 2. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  peneliti  adalah  data  yang  berupa  beberepa  kalimat  tentang percakapan  sehari-hari  menggunakan  bahasa  daerah,  yang  berasal  dari  beberapa  daerah yaitu,  Halmahera,  Kalimantan,  dan  Toraja.  Yang  dimana  data-data  tersebut  belum  melalui tahap proses apapun.
3. Pengolahan Data
Dari  data-data  yang  telah  didapatkan  sebelumnya,  penulis  mengolahnya  dengan  cara, menginputkan  satu  persatu  kedalam excel secara  manual.  Langkah  selanjutnya  yang dilalakukan  adalah cleansing data,  guna  dari  tahap  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  serta mengapus tanda baca mapun karater maupun simbol-simbol lain yang tidak konsisten, serta data  yang  tidak  lengkap.  Setalah  semua  data  telah  dicleansing,  data  sudah  siap  di  gunakan dan siap di masukkan kedalam program.
4. Processing (program)
Penulis  mulain  menggabungkannya  kedalam code  program yang  ada  sesuai  dengan  kedua metode  implementasi  yang  penulis  sudah  bahas  sebelumnya,  yaitu code  program sesuai dengan  SVM  dan Gradient  Boost .  Setelah  itu  kita  akan  coba  menjalankan  dalam  program tesebut untuk dapat melihat hasilnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset
Data yang digunakan kali ini merupakan data primer yang dimana penulis mengumpulkan data  secara  langsung,  yang  dimana  data  tersebut  berupa  beberepa  kalimat  tentang  percakapan sehari-hari  menggunakan  bahasa  daerah,  yang  berasal  dari  beberapa  daerah  yaitu,  Halmahera, Kalimantan,  dan  Toraja.  Dimana  data-data  tersebut  diambil  dari    Yang  dimana  data  yang dikumpulkan  diambil  dari  internet,  kami  mulai  mengumpulkan  data  dimulai  dari  tanggal  19 Oktober sampai dengan 30 Nober 2021. Dengan jumlah total data yang adalah sekitar 195.314.

## SVM Support Vector Machine
Selanjutnya  dalam  metode  ini  perlu  menggabungkan  data  dengan  kode  untuk  melihat akurasi  nilai  yang  dihasilkan  saat  menggunakan  metode  SVM ini.  Data  yang  sudah  jadi sebelumnya,  kita  akan  import  terlebih  dahulu  data  yang  telah  tersedia,  upload  data  kedalam drive kemudiian  nantinya  baru  akan  di  konekkan  kedalam  python  setelah  itu  kita  akan menggabungkannya  dengan code  program khusus  metode Support  Vector  Machine kemudian kita  akan  lihat  seperti  apa  hasil  akurasinya  pada  tabel  1  dan  gambar  2.  Setelah  dilakukan implementasi klasifikasi SVM, selanjutnya didapat hasil berupa Confussion Matrix dari masing- masing  jumlah  dataset  yang  berbeda  dari  dambar  dan  table  dibawah  ini  menjelaskan  bawha system dapat berjalan denga baik menggunkan metode ini dan juga selama dalam menjalankan program dengan mengginakan metode ini belum ditemukan error [12].
Tabel 1. Hasil Akurasi SVM Precision recall f1-score support Halma 1.00 1.00 1.00  212331 Kali 0.99 1.00 0.99 21633 Tora 1.00 0.99 1.00 21590
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933 912
Accuracy 1.00 64454 Marco avg  1.00 1.00 1.00 64454 Weighted avg 1.00 1.00 1.00 64454
Gambar 2. Diagram Akurasi SVM

## Gradient Boost
Gradient  boost juga  termasuk  ke  dalam  algoritma ensemble yang  menggunakan peningkatan akurasi prediktor metode ini juga dipilih sebagai metode atau algoritma klasifikasi yang handal mampu menangani data numerik, nominal[13]. Cara kerja algoritma gradient boost adalah untuk  menyesuaikan data, lalu berikutnya dibangun untuk mengurangi residual ( error ). Sama  seperti  dengan  cara  dalam  metode  sebelumnya  yaitu  menggabungkan  data  dan  kode khusus untuk metode gradiant boost , namun dalam metode kedua ini tidak perlu lagi meng input data  kembali  dikarenakan  tahap  ini  masih  satu  alur  dengan  metode  sebelumnya.  Dalam penelitian menggunakan metode ini tidak ada ditemukan error , Tujuan dari penggunaan metode ini  adalah  untuk  melihat  nilai  akurasinya.  Hasil  dapat  kita  lihat  pada  tabel  2  dan  gambar  3 dibawah  bertujuan  untuk  melihat  berapa  besar  dan  banyak  angka  yang  diperoleh  dengan menggunakan metode tersebut.
Tabel 2. Hasil Akurasi Gradient Boost
913 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933
. Gambar 3. Diagram Akurasi Gradient Boost
Hasil dari Gradient Boost Berikut adalah hasil dari menggunakan metode Gradient Boost yang dimana sistem mampu membaca  bahasa  yang  di  maksudkan input kan  oleh user yaitu  bahasa  Kalimatan  dengan  kata “IKAM”,  “ULUN”,  “ABAH”  dan  sistem  mampu  membacanya  bahwa  kata  yang  diinputkan adalah benar sesuai denga bahwa yang dimaksudkan.
Gambar 4. Hasil dari Metode Gradient Boost
Hasil dari Support Vector Machine (SVM) Berikut adalah hasil dari menggunakan metode Support Vector Mechine yang dimana sistem mampu membaca bahasa yang di maksudkan input kan oleh user . yaitu bahasa Halma, Kali, dan Tora dengan kata “sababu kagena o ake”, “ama abah”, “iko” dan sistem  mampu  membacanya bahwa kata yang diinputkan adalah benar sesuai denga bahwa yang dimaksudkan.
Gambar 5 . Hasil dari Menggunkan Metode Support Vector Machine (SVM)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933 914

## Tabel Perbandingan Hasil Akurasi
Dari  kedua  metode  yang  digunakan  berikut  adalah  perbandingan  hasil  dari  kedua  metode baik  dari  metode Gradient  Boost ,  maupun  metode Support  Vector  Machie disini  telah  dilihat bahwa  dengan  menggunkan  metode  SVM  hasil  yang  didaptkan  lebih  besar  dibandingkan dengan menggunkan metode Gradient Boost.
Tabel 3 . Perbandingan Hasil Kedua Metode

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine dan Gradient Boost sistem dapat melakukan klasifikasi dengan baik, dimana: Penelitian menggunakan metode Svm memperoleh hasil persentase akurai sebesar 99,64% dan dengan  menggunakan  metode Gradient  Boost memperoleh  hasil  persentase  akurasi    65.18%, jadi pada penelitian kali ini metode SVM dapat dikatakan sebagai metode terbaik.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penelitian  kali  ini  penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada pembimbing yang telah membimbing dalam penelitian ini, dan juga kepada Fakultas Teknologi Informasi UKSW atas segala bantuannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rina  Devianty, “Bahasa  Sebagai  Cermin  Kebudayaan,”  J.  Tarb. ,  Vol.  24,  No.  2,  pp. 226–245, 2017.
[2] A. S. Ritonga and E. S. Purwaningsih, “Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM)  Dalam  Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan  SMAW  (Shield  Metal  Arc  Welding),” Ilm. Edutic , Vol. 5, No. 1, pp. 17–25, 2018.
[3] E.  Firasari et  al. , “Kombinasi  K-Nn  dan  Gradient  Boosted  Trees  Untuk  Klasifikasi Combinations  of  K-Nn  and  Gradient  Boosted  Trees  for,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 6, pp. 1231–1236, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202073087.
[4] O.  Ervina  and  P.  Indah, “Perbandingan  Metode  Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan Xtreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  pada  Data  Ekspresi  Gen  Hepatocelluler Carsinoma Terinfeksi Hepatitis B,” 2012.

## Perbandingan Nilai Akurasi
Support Vector Machine 99,64% Gradient Boost 65.18%
915 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 908-915 E- ISSN 2503-2933
[5] L.  B.  Ilmawan  and  M.  A.  Mude, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine  dan  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Tekstual  di  Google Play  Store,”  Ilk.  J.  Ilm. ,  Vol.  12,  No.  2,  pp.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[6] M.  L.  Laia  and  Y.  Setyawan, “Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Curah  Hujan Menggunakan Metode SVM dan NBC,” Vol. 05, No. 2, pp. 51–61, 2020.
[7] D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani, “Implementasi Algoritma Multiclass SVM pada Opini Publik Berbahasa Indonesia di Twitter,” J. TEKNOKOMPAK , Vol. 14, No. 2, p. 86, 2020.
[8] H. Hasnita, F. M. Afendi, and A. Fitrianto, “Perbandingan Beberapa Metode Klasifikasi Dalam Memprediksi Interaksi Farmakodinamik,” Indones. J. Stat. Its Appl. , Vol. 4, No. 1, pp. 11–21, 2020, doi: 10.29244/ijsa.v4i1.328.
[9] H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma, “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support Vector Machines (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , Vol. 4, No. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[10] H.  Hairani, “Peningkatan  Konerja  Metode  SVM  Menggunakan  Metode  KNN  Imputasi dan K-Means-Smote Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Bumigora,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  8,  No.  4,  p.  713,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021843428.
[11] M.  T.  Anwar  and  D.  R.  A.  Permana, “Perbandingan  Performa  Model  Data  Mining untuk Prediksi Dropout Mahasiwa,” J. Teknol. dan Manaj. , Vol. 19, No. 2, pp. 33–40, 2021, doi: 10.52330/jtm.v19i2.34.
[12] R.  A.  Wati,  H.  Irsyad,  and  M.  E.  Al  Rivan, “Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Algoritm. , Vol. 1, No. 1, pp. 21–32, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/algoritme/article/view/429/171.
[13] A.  Bisri,  S.  Kom,  M.  Kom,  and  ...,  “ Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Teknik Machine  Learning pada  Level  Data  Untuk  Menangani  Ketidakseimbangan …,” Direktorat  Ris.  dan  … ,  2019,  [Online].  Available:  http://lppm.unpam.ac.id/wp- content/uploads/2020/01/laporan-akhir-psp-2019-achmad-bisri-skom-mkom.pdf.